强化学习 成果总结 代码实践

该安装包包含win10下安装mujoco的所有配置，包含vs编译插件、mujoco150、mujoco-py150 详细安装教程可参考我的博客 https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/126609428

强化学习初学者，该ppt参考油管视频学习https://www.youtube.com/user/zhoububble

深度强化学习的原理及其分类价值学习（DQN）、策略学习、Actor-critic原理讲解

不生产资源,只是资源的搬运工！ 包内为俩个MD文件 MybatisPlus 从入门到精通 一个基础篇一个高级篇

这篇论文涉及的相关文献与术语非常多，主要是对自动驾驶AD和强化学习RL进行了归纳和总结，可以先看看思维导图这篇论文大概有什么内容，再细看自己感兴趣或了解的部分；反正我就看着挺痛苦，要学的东西也太多！！！！

基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码，具有超详细的注释，已经在诸多项目中得到了实际应用。主要包含2个文件：（1）dqn.py，实现DQN只能体的结构、经验重放池、Q神经网络、学习方法等；（2）runner.py，使用dqn.py中的智能体与环境进行交互与学习，并最终学会仿真月球车着陆游戏。

DRL用于微电网能源管理 我们针对微电网的能源管理系统问题研究了各种深度强化学习算法的性能。 我们提出了一种新颖的微电网模型，该模型由风力涡轮发电机，储能系统，恒温控制负载，价格响应负载以及与主电网的连接组成。 拟议的能源管理系统旨在通过定义优先级资源，直接需求控制信号和电价来在不同的灵活性来源之间进行协调。 本文实现了七种深度强化学习算法，并进行了实证比较。 数值结果表明，不同的深度强化学习算法在收敛到最优策略的能力上存在显着差异。 通过将经验重播和第二个半确定性训练阶段添加到众所周知的“异步优势演员评论家”算法中，我们获得了更好的性能，并且在能效和经济价值方面收敛于高级策略。 有关此项目的更多信息，访问： ：

强化学习作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。

深入浅出强化学习：原理入门